最新发布的安永-帕特农《首席执行官展望调查》显示，英国半数首席执行官将人工智能列为过去一年推动组织生产力提升的三大核心驱动力之一，其影响力已超越流程再造和员工再培训。然而，这种生产力增益并未清晰转化为财务成果。
调查指出，仅有14%的企业能对AI成本和投资回报率（ROI）进行全面实时监控，三分之一甚至无法准确评估ROI。这种“生产力上升、利润持平”的现象在多项研究中反复出现：高管们承认员工任务完成速度加快、在不增员情况下产出更高，但难以将其转化为可衡量的财务收益。
全球视野下的“生产力悖论”
这项针对100位英国CEO的调查是全球1200位领导者于2026年8月至9月间参与的大型民意调查的一部分。数据显示，50%的全球CEO视AI为生产力提升的最大单一贡献者，高于业务流程再造（46%）。主要收益集中在不增加人员或资本的情况下提高产出（34%）、加快交付速度（19%）以及腾出时间从事高价值工作（15%）。44%的高管表示已将增益重新投资于增长或创新。
然而，障碍依然显著。34%的受访者受困于遗留系统，29%受制于组织复杂性。四分之三的英国CEO预计未来三年技能短缺将进一步加剧。全球数据同样印证了这一困境：近四分之一企业表示，生产力改善被运营复杂性、监管要求及新增工作需求所抵消。
麦肯锡2026年《人工智能现状》调查进一步凸显了反差：80%受访者表示AI提高了个人生产力，约半数报告决策能力改善，但声称AI对组织息税前利润（EBIT）产生积极影响的比例仅为37%，与去年基本持平。麦肯锡高级合伙人埃里克·库彻指出：“AI提升了员工而非公司的生产力。”尽管开发人员代码生成量增加加速了产品发布，但组织整体往往未能捕捉全部价值。
期望与现实的错位
国家经济研究局（NBER）今年8月发布的工作论文调查了近6000名欧美澳高管。尽管69%的企业使用AI，且超三分之二高管定期使用，但平均每周使用时间仅为1.5小时。九成高管表示，过去三年AI对公司就业或生产力未产生可衡量的影响。他们对未来的预测也趋于保守：预计未来三年生产力提升1.4%，产出增加0.8%，就业减少0.7%。
这种错配源于应用模式的局限。虽然单独工具带来了起草邮件、总结报告等“快速胜利”，但企业很少围绕新功能重新设计工作流程或激励机制，只是将AI附加于现有流程。埃森哲《变革脉搏》报告发现，尽管代理式AI在员工满意度方面超出预期，但仅23%的C级领导者向董事会报告了可衡量的持续业务价值，低于年初的32%。埃森哲全球负责人穆克西特·阿什拉夫直言：“你不可能通过更快地做旧事来改变业务。”
战略转向与执行挑战
IBM 2026年《首席执行官研究》显示，61%的CEO表示组织正在积极采用AI智能体，许多人仍处于试点阶段。与此同时，CEO正逐渐确立为AI战略的主要决策者。波士顿咨询公司（BCG）调查发现，近四分之三的高管声称扮演这一角色，五分之四的人对ROI的乐观程度较一年前提升，AI支出占收入份额预计将翻倍。
尽管投入加大，生产力悖论仍未解开。历史经验表明，电力、互联网等技术的全面扩散耗时数年甚至数十年，AI可能遵循相同路径。目前，高绩效企业已脱颖而出：麦肯锡研究中，约四分之三取得强劲成果的企业从根本上重新设计了工作流程，聚焦核心领域并重视数据治理。BCG调查中的先锋企业也在系统性应用AI的地方报告了速度和决策质量的双重提升。
在英国，超过一半的领导人试点使用AI进行投资和交易评估，44%将生产力增益重新投资而非消耗在管理费用中。但技能缺口使情况复杂化，74%的英国CEO预见短缺恶化。此外，Atlassian研究强调了“AI碎片化税”，估计财富500强企业因工具缺乏协调每年损失1610亿美元。
面对真实但不均衡的进步，CEO面临抉择：是继续押注生产力叙事，还是借机重构组织结构与运营模式。数据表明，随着支出翻倍，只有那些能够自信衡量回报并解决遗留系统阻碍的企业，才能将董事会里的生产力故事转化为损益表上的实际利润。